Разыгрывание противоположных событий, Разыгрывание полной группы событий - Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
Пусть требуется разыграть испытания в каждом из которых событие А появляется с вероятностью р и не появляется с вероятностью 1-р [4].
Заменим противоположные события А и А Случайной величиной Х. Будем считать, что, если значение СВХ равно 0, то произошло А, если СВХ приняла значение 1, то произошло событие А. Тогда разыгрывание противоположных событий сводится к разыгрыванию ДСВХ с известным законом распределения.
Пример: Разыграть 5 испытаний, в каждом из которых событие А появляется с вероятностью р= 0,35.
Заменим А и А ДСВХ, которая имеет закон распределения:
Х |
1 |
0 |
Р |
0,35 |
0,65 |
Получим два интервала:
Из таблицы выпишем 5 случайных чисел: 0,1; 0,36; 0,08; 0,99; 0,12.
Получим следующие значения ДСВХ: 1, 0, 1, 0, 1. Им соответствуют события: А, А, А, А, А.
Разыгрывание полной группы событий
При разыгрывании полной группы несовместных событий поступают также, как при разыгрывании противоположных событий. События полной группы, заменяют какими - либо числами, например последовательностью натуральных чисел 1,2,3..., тогда получаем ДСВХ с известным законом распределения, правило разыгрывания значений, которой уже было рассмотрено [7].
Пример: События А и В независимы и совместны. Разыграть 6 испытаний, в каждом из которых, вероятность появления А равна 0,6, вероятность появления В равна 0,2.
Составим полную группу событий и вычислим вероятности их появлений, используя теорему умножения вероятностей независимых событий.
Возможны 4 исхода:
Проверка: 0,12+0,48+0,08+0,32=1.
Заменим события числами 1, 2, 3, 4 с соответствующими вероятностями, получим ДСВХ с законом распределения:
Х |
1 |
2 |
3 |
4 |
Р |
0,12 |
0,48 |
0,08 |
0,32 |
Разобьем интервал (0, 1) на частичные интервалы (0; 0,12), (0,12; 0,6), (0,6; 0,68), (0,68; 1).
Выпишем 6 случайных чисел: 0,45; 0,65; 0,06; 0,59; 0,33; 0,7.
Получим значения ДСВХ: 2, 3, 1, 2, 2, 4. Определяем соответствующие события: А2, А3, А1, А2 ,А2, А4.
Похожие статьи
-
Метод Монте-Карло используют для вычисления интегралов, в особенности многомерных, для решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, для...
-
Заключение - Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Возникновение идеи...
-
В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно...
-
Датой рождения метода Монте-Карло принято считать 1949 г., когда появилась статья под названием "The Monte Carlo method". Создателями этого метода...
-
Монте карло погрешность распределение интеграл В качестве оценки интеграла принимают , Где n - число испытаний; F(x) - плотность распределения...
-
Математическое ожидание, дисперсия Дискретной называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения с определенными...
-
Статистическая вероятность и распределения случайных величин - Основы научных исследований
В теории вероятностей под случайной величиной понимают отношения числа благоприятных исходов испытаний к общему числу испытаний. Например, если из 10...
-
Обозначим вероятность соответствующих событий через Pi - Случайные величины
, Так как рассматриваемые события образуют полную группу не совместных событий, то Х полностью описана с вероятностной точки зрения, если мы зададим...
-
ТВ-раздел математики, в которой используются различные разделы математики для своего развития. Задача: выяснение закономерностей, возникающих при...
-
Пусть подынтегральная функция неотрицательна и ограничена: , а двумерная случайная величина распределена равномерно в прямоугольнике D с основанием и...
-
Построим теперь на базе полиинтервальной оценки такую теоретико-вероятностную модель представления экспертных знаний, которая сочетала бы в себе описание...
-
Общая схема метода Монте-Карло Сущность метода Монте-Карло состоит в следующем: требуется найти значение а некоторой изучаемой величины. Для этого...
-
Частные производные высших порядков - Методы решения системы линейных уравнений
Пусть z=f(x, y). Тогда и - частные производные по переменным х и у. В некоторых случаях существуют снова от этих функций частные производные, называемые...
-
Введение - Метод представления знаний в интеллектуальных системах поддержки экспертных решений
Во многих областях человеческой деятельности - науке, технике, бизнесе - широко распространены проблемные ситуации, которые могут быть описаны исходными...
-
В большинстве реальных больших систем не обойтись без учета "состояний природы" -- воздействий Стохастического типа, случайных величин или случайных...
-
Теоретическое описание методов решения задания, СМО с отказами - Теория массового обслуживания
СМО с отказами Одноканальная система (СМО) с отказами Имеется один канал, на который поступает поток заявок с интенсивностью л, поток обслуживания имеет...
-
Законы распределений дискретных случайных величин. - Распределение вероятности случайных величин
Пусть некоторая СВ является дискретной, т. е. может принимать лишь фиксированные (на некоторой шкале) значения X I. В этом случае ряд значений...
-
Свойство 1. Вероятность достоверного события равна единице. Действительно, если событие достоверно, то каждый элементарный исход испытания...
-
Случайные события и случайные величины - Основы научных исследований
Вероятностные закономерности проявляются только в массовых явлениях, т. е. когда один и тот же объект изменяет свое состояние многократно или когда...
-
Одна из важнейших задач статистики - определение в рядах динамики общей тенденции развития. Основной тенденцией развития называется плавное и устойчивое...
-
Вычислить определенный интеграл по методу "Монте-Карло" по формуле , Где n - число испытаний; G(x) - плотность распределения "вспомогательной" случайной...
-
Введение - Применение метода Монте-Карло в эконометрическом анализе
Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Возникновение идеи...
-
Описание используемых методов - Моделирование вероятности банкротства
В данной работе было принято решение использовать логистический анализ с помощью пакета STATA, а также алгоритм CART с помощью SPSS Modeler. Бинарная...
-
Способ усреднения подынтегральной функции - Применение метода Монте-Карло в эконометрическом анализе
В качестве оценки определенного интеграла принимают , Где n - число испытаний; - возможные значения случайной величины X, распределенной равномерно в...
-
Статистические испытания схемы проводятся исходя из того, что генерирование случайных логических переменных xI проводится с помощью равномерного...
-
Пусть Dl, r() соответственно левые (правые) границы интервалов I, отвечающих на криволинейной трапеции ОИО значениям 0< < 1. Тогда интересующая нас...
-
Исследование систем массового обслуживания с ожиданием
Исследование систем массового обслуживания с ожиданием 1. Краткие теоретические сведения Системы массового обслуживания с ожиданием распространены...
-
Системы массового обслуживания -- это такие системы, в которые в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание, при этом поступившие заявки...
-
В общем случае: , где Для не корреляционных случайных величин: Ответ на билет 15 В широком смысле слова, закон больших чисел характеризует устойчивость...
-
На сегодняшний день основным видом деятельности ОАО "Огонек" является розничная торговля. В процессе труда человек вступает во взаимодействие с...
-
Равноускоренное (равнозамедленное) развитие. Этому типу динамики свойственно постоянное во времени увеличение (замедление) развития. Уровни таких рядов...
-
Нормальное распределение - Распределение вероятности случайных величин
Первым, фундаментальным по значимости, является т. н. Нормальный закон Распределения непрерывной случайной величины X, для которой допустимым является...
-
применяем 2е теоремы: -формула полной вероятности Теорема гипотез (формула Байеса). Пусть вероятность полной группы не совместных гипотез H1, H2, ..., Hn...
-
Целью курсовой работы является эффективная организация работы отдела планирования и экономического анализа Могилевского филиала РУП "Белтелеком"....
-
Заключение, Список литературы - Применение метода Монте-Карло в эконометрическом анализе
Метод Монте-Карло используется очень часто, порой некритично и неэффективным образом. Он имеет некоторые очевидные преимущества: А) Он не требует никаких...
-
Применение теории массового обслуживания - Применение теории массового обслуживания
Теория массового обслуживания - прикладная область теории случайных процессов. Теория рассматривает вероятностные модели реальных систем обслуживания....
-
Моделирование системы в условиях неопределенности - Основы теории систем и системного анализа
Как уже отмечалось в первой части нашего курса, в большинстве реальных больших систем не обойтись без учета "состояний природы" -- воздействий...
-
Цепи Маркова служат хорошим введением в теорию случайных процессов, т. е. теорию простых последовательностей семейств случайных величин, обычно зависящих...
-
Описание блоков SimEvents в программе Matlab - Моделирование систем
Time-Based Entity Generator (Раздел Generators/Entity Generator.) - блок генерирует сущности в моменты времени, определяемые входным сигналом или...
-
События А и В называются независимыми, если Р(АВ)=Р(А)*Р(В). Пусть например бросаются две монеты; А-выпадение "герба" при первом бросании, В-выпадение...
Разыгрывание противоположных событий, Разыгрывание полной группы событий - Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло